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构建风控闭环 同盾智能风控中台落地多家国有大行和股份制银行

时间:70-01-01 08:00 来源:
  原标题:构建风控闭环 同盾智能风控中台落地多家国有大行和股份制银行

  近年来,在金融科技加持和客户体验创新的共同驱动下,数字化转型已成为银行业共识,加上新冠疫情倒逼,促使银行基于线上化、数字化、场景化、生态化的发展模式更加清晰。

  然而,横亘在银行数字化转型面前的问题也尤为凸显。例如,此前银行各业务线风控应用多采用“烟囱式”建设,海量数据在全行视角下缺乏统一管理规范,产生了很多的“冷”数据,造成数据梳理成本高、效率低、实用时效慢、无法复用留存。因此,在很多银行会出现这样一种情况:一家银行通常有多个平台和多种产品,而每个产品又有不同的风控量化评估标准,导致同样一个申请人在同一家银行的不同平台申请,出现不同的审批结果。

  随着银行业务线上化的,面临的欺诈风险也趋向线上化、并发化、多维化、瞬时化、脉冲化转变,实时性要求高,而传统数据分析具有时滞性,难以做到实时分析,如何让数据“热”起来并打造一个底座式支撑各业务线风控应用的中台体系则显得尤为重要。

  针对银行在数字化转型中风控体系所面临的问题,提出打破“烟囱式”、“项目制”系统之间的集成和协作壁垒,懂业务、知安全,按照“数据治理、平台建设、场景应用、智能运营”的总体思路,从全行视角出发建设智能风控中台的风险管理体系。

  据了解,同盾智能风控中台满足银行全行零售交易反欺诈、申请反欺诈、贷前决策、贷中风险核查、收单商户风控、对公业务反欺诈发展需要,构建全行业务联防联控的统一反欺诈能力。通过数字资产沉淀、数字工具赋能、数字运营支撑、数据质量治理等解决银行数据的全、快、易、准等应用难点,使数据统一获得、统一理解、统一使用,实现银行数据驱动的数字化运营。

  目前,同盾与工商银行、建设银行、农业银行、邮储银行、招商银行、中信银行、光大银行、广发银行、渤海银行、中国银联等国有大型银行、股份制银行等金融机构都有智能风控中台方面的合作。

  构筑智能风控闭环

  当前,银行业充分发挥人工智能的“头雁效应”,不断创新数据驱动的金融应用模式,推动金融科技从外围支撑向核心引领转变。以国有大型银行、股份制银行为“排头兵”,逐步建立跨部门、跨领域的数据共享与融合应用机制,打破数据壁垒,运用海量多维数据实现信息整合、特征关联和业务洞察,释放数据潜能、提升服务效率。在这一过程中,银行深化数据的融合应用,业务加速向线上布局。

  然而,银行做线上业务和线下业务完全不一样,因为整个线上业务的‘黑产’攻防对抗性非常高,且现在整个‘黑产’呈现团伙化、平台化,这就要求银行的智能风控体系要匹配全行业务模式的变化,包括运营方式、管理方式、防范方式的变化。

  为此,同盾智能风控中台应用人工智能、生物识别、机器学习等前沿科技,准确识别欺诈风险,并提供专业化应对策略,形成事前、事中、事后的端到端风控闭环。

  首先,它以数据中台为底座,进行跨平台、跨系统数据链路的打通,形成数据分析、数据挖掘与数据治理为一体的数据资产库。 在数据中台的基础之上,打造出风险标签体系、特征库、风险集市和全行级的客户风险画像。 同时,再将全行的各个渠道打通,让各渠道都可以共享名单、标签、预警信息、内外部联防联控。 此外,在整个预警和决策的过程中实现数据的不断积累,以及模型策略的不断优化升级。

  在智能风控中台的体系下,底层数据是打通的、中间技术层是统一的、上层场景是隔离的。从银行业务维度形成全行级的特征库,以主维度形成用户的风险标签,风险标签又分为交易反欺诈、信贷反欺诈、账户安全保护、营销反作弊等可拆可合的场景,按照不同的主题域,确定不同的标签体系,再构建出用户360度的风险画像,支撑全行业务的接入,上层应用场景、数据及核心知识体系可以做一定的隔离,支持前台的“按需索取”及“多级授权”。
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